Intelligent Computing and Codesign Lab

지능형 컴퓨팅 및 통합설계 연구실

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지능형 컴퓨팅 및 통합설계 연구실

- 우리 연구실의 연구분야는 전자공학과 컴퓨터과학이 만나는 곳에 있습니다
- 연구 키워드: 가속기 설계, 이머징 기술 위한 아키텍처 및 설계도구 (인공지능/기계학습, 프로세싱-인-메모리, 암호 가속기), 딥뉴럴넷 양자화, 등
- 우리 연구실은 특히 설계자동화 (EDA) 분야에서 활발한 논문발표, 산학협력, 국제협력을 진행하고 있습니다!
- ICCL's research is at the intersection of Computer Science (CS) and EE (Electrical Engineering).
- Research Keywords: Accelerator Design, Architecture and Tools for Emerging Technology (AI/ML, Processing-in-Memory, Cryptography), Embedded Machine Learning (e.g., Quantization), and more
- We are active in the Electronic Design Automation (EDA) community, with strong academic presence, industrial collaboration, and international networking.

Major research field

Accelerator Design, Architecture and Tools for Emerging Technology (AI/ML, Processing-in-Memory, Cryptography), DNN Quantization

Desired field of research

Architecture and Tools for High-Performance Computing, Coarse-Grained Reconfigurable Architecture, Neuromorphic Systems, Quantum Computing

Research Keywords and Topics

가속기 설계
이머징 기술을 위한 아키텍처 및 컴파일러
인공지능/기계학습 가속기
프로세싱-인-메모리
암호 가속기
내장형 기계학습 (네트워크 양자화)
Accelerator Design
Architecture and Tools for Emerging Technology
AI/ML Accelerator
Processing-in-Memory
Cryptography Accelerator
Embedded Machine Learning (e.g., DNN Quantization)

Research Publications
MORE

- Non-Uniform Step Size Quantization for Accurate Post-Training Quantization, Sangyun Oh, Hyeonuk Sim, Jounghyun Kim and Jongeun Lee, Proc. of European Conference on Computer Vision (ECCV), October, 2022.

- SparTANN: Sparse Training Accelerator for Neural Networks with Threshold-based Sparsification, Hyeonuk Sim, Jooyeon Choi and Jongeun Lee, Proc. of ACM/IEEE International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), August, 2020.

- Learning to Predict IR Drop with Effective Training for ReRAM-based Neural Network Hardware, Sugil Lee, Mohammed Fouda, Jongeun Lee, Ahmed Eltawil and Fadi Kurdahi, Proc. of the 57th Annual ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), July, 2020.

- Cost-effective Stochastic MAC Circuits for Deep Neural Networks, Hyeonuk Sim and Jongeun Lee, Neural Networks, 117, pp. 152-162, Elsevier, September, 2019.

Patents

- 세밀한 정밀도 조정이 가능한 곱셈누적기, 이종은 외 1인, 대한민국 특허 10-2037043, 등록일 2019년 10월 22일.
- 반복 지수 양자화 기법 및 이를 이용한 딥뉴럴 네트워크 하드웨어 장치, 이종은 외 2인, 대한민국 및 미국 특허 출원중.

국가과학기술표준분류

  • ED. 전기/전자
  • ED04. 반도체소자·시스템
  • ED0407. 설계 Tool

국가기술지도분류

  • 정보-지식-지능화 사회 구현
  • 010400. 반도체/나노 신소자 기술

녹색기술분류

  • 고효율화기술
  • 전력효율성 향상
  • 323. 그린 IT기술

6T분류

  • IT 분야
  • 핵심부품
  • 010112. 집적회로기술